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【学习笔记】CF573E Bear and Bowling

news 2026/2/7 10:13:53

感觉贪心的做法比较自然🤔，推荐 这篇博客

非常经典牛逼的贪心思路：

考虑每次加入一个数，位置 i i i的贡献为 V i = k i × a i + b i V_i=k_i\times a_i+b_i Vi​=ki​×ai​+bi​，其中 k i k_i ki​表示 i i i以前被选的位置的个数， b i b_i bi​表示 i i i以后被选的数的和

发现每次都会加入当前贡献最大的数。想一想会发现非常对，可以用归纳+调整法证明。感觉就是拟阵啊？

这样，我们考虑分块，发现对于整块的询问本质上就是维护凸包（类似于斜率优化），这样就做完了

事实上我们不需要在凸包上二分，注意到询问的 k k k是递增的，因此不断弹出队头元素即可

复杂度 O ( n n ) O(n\sqrt{n}) O(nn ​)。

remark \text{remark} remark 别把凸优化学魔怔了。。。不是啥题都要用 D P DP DP。。。

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编程日记 2023/9/21 1:07:06

函数扩展之——内存函数

前言：小伙伴们又见面啦。 本篇文章，我们将讲解C语言中比较重要且常用的内存函数，并尝试模拟实现它们的功能。 让我们一起来学习叭。 目录 一.什么是内存函数 二.内存函数有哪些 1.memcpy （1）库函数memcpy &…...

编程日记 2023/9/21 1:04:03

【在线机器学习】River对流数据进行机器学习

River是一个用于在线机器学习的Python库。它旨在成为对流数据进行机器学习的最用户友好的库。River是crme和scikit-multiflow合并的结果。 https://github.com/online-ml/river 举个简单示例，将训练逻辑回归来对网站网络钓鱼数据集进行分类。下面介绍了数据集中的…...

编程日记 2023/9/21 1:03:03

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1. 背景说明 该实现和链表的实现极为相似，只是将链接的内存拆分为具体的大小的块。 2. 示例代码 1). status.h /* DataStructure 预定义常量和类型头文件 */#ifndef STATUS_H #define STATUS_H#define CHECK_NULL(pointer) if (!(pointer)) { \printf("FuncN…...

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Element表格之表头合并、单元格合并

一、合并表头 el-table配置 :header-cell-style"headFirst"headFirst({ row, colunm, rowIndex, columnIndex }) {let base { background-color: rgba(67, 137, 249, 0.3), color: #333, text-align: center };//这里为了是将第一列的表头隐藏，就形成了合…...

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go学习-JS的encodeURIComponent转go

背景 encodeURIComponent() 函数通过将特定字符的每个实例替换成代表字符的 UTF-8 编码的一个、两个、三个或四个转义序列来编码 URI（只有由两个“代理”字符组成的字符会被编码为四个转义序列）。 与 encodeURI() 相比，此函数会编码更多的字…...

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MySQL索引、事务与存储引擎

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编程日记 2023/9/21 0:57:57

【Spring面试】八、事务相关

文章目录 Q1、事务的四大特性是什么？Q2、Spring支持的事务管理类型有哪些？Spring事务实现方式有哪些？Q3、说一下Spring的事务传播行为Q4、说一下Spring的事务隔离Q5、Spring事务的实现原理Q6、Spring事务传播行为的实现原理是什么&#xff1f…...

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Windows平台Qt6中UTF8与GBK文本编码互相转换、理解文本编码本质

快速答案 UTF8转GBK QString utf8_str"中UTF文"; std::string gbk_str(utf8_str.toLocal8Bit().data());GBK转UTF8 std::string gbk_str_given_by_somewhere"中GBK文"; QString utf8_strQString::fromLocal8Bit(gbk_str_given_by_somewhere.data());正文…...

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链接&#xff1a; MVVM框架理解及其原理实现 - 知乎 (zhihu.com) 重点&#xff1a; 1.将展示的界面窗口和创建的构件是数据进行分离 2.利用一个中间商进行数据的处理&#xff0c;所有的数据通过中间商进行处理...

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深度学习在微纳光子学中的主要应用方向 深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向&#xff1a; 逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应&#xff0c;替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。 特征提取与优化 从复杂的光学数据中自…...

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